Picture模糊幂几何Heronian平均算子及其在多属性决策中的应用

针对决策信息为Picture模糊数的多属性决策问题,将经典范畴内的几何Heronian平均算子和幂几何算子结合,提出了Picture模糊幂几何Heronian平均(PFPGHM)算子与Picture模糊加权幂几何Heronian平均(PFWPGHM)算子。该类算子不仅能体现待集结数据间的关联性,而且还能反映决策过程中信息的整体性,降低了与整体信息偏差较大的待集结数据对决策结果的影响。推导其数学表达式,证明相关性质。提出了基于PFWPGHM算子的多属性决策方法,通过决策实例分析了参数p和q对决策结果的影响,并对比分析新方法与现存的决策方法,进而表明所研究方法的可行性与优点。

区间毕达哥拉斯模糊幂几何-几何Heronian平均算子及其在多属性群决策中的应用

本文在区间毕达哥拉斯模糊环境下,将幂几何(PG)算子和几何Heronian平均(GHM)算子相结合,提出区间毕达哥拉斯模糊幂几何-几何Heronian平均(IVPFPG-GHM)算子和区间毕达哥拉斯模糊加权幂几何-几何Heronian平均(IVPFWPG-GHM)算子。在模糊信息聚合过程中,新算子不仅能体现属性间的关联性,而且能最大限度地避免专家“奇异值”(过大或过小)带来的干扰。此外,还研究了它们的基本性质。最后,给出基于IVPFWPG-GHM算子的多属性群决策(MAGDM)方法,并以实例说明其可行性与合理性。

改进的直觉模糊加权Heronian几何平均算子及其在徽酒评价中的应用

Heronian几何平均算子因具有良好的捕获变量间关联性的特性,一直被广泛用于解决多属性决策问题。通过对现有的加权Heronian几何平均算子分析,可知其不具有退化性和幂等性。为此,在直觉模糊环境下,提出一种改进的直觉模糊加权Heronian几何平均(IIFWGHM)算子,证明了新算子具有退化性、幂等性、单调性、有界性等优良性质,并探讨新算子的一些特殊形式。在此基础上,给出一种直觉模糊多属性决策方法,并对徽酒产品进行评价分析。